关于最小支集样条小波性质的探讨

利用B-样条函数Nm(x)的性质证明最小支集样条小波函数的其它7个性质.     

小波神经网络应用于色谱信号处理中的一种改进算法

在紧致集正交小波神经网络对色谱信号处理应用的基础上,提出一种新的算法,即用B-样条函数代替紧致集正交小波函数,这样便可以解决难构造出具有解析形式的紧致集正交小波函数的问题.这种方法的引入可以使神经网络在信号的处理范畴中得到更广泛的应用.     

一种基于小波变换的模糊聚类算法及其应用

为准确对输电线路故障性质、故障相等进行识别,提出一种基于小波能量比值的模糊C-均值聚类(FCM)算法,并研究了该算法在输电线路的永久性和瞬时性故障识别中应用的可行性.结合小波分析的时频分析能力、小波能量比值的特征提取能力和FCM的模式识别能力,建立一实际500kV输电线路的PSCAD模型,对单相故障产生时的暂态电流进行了聚类分析和识别.仿真结果表明:基于小波能量比值的FCM算法能较好地识别故障相与非故障相,且算法收敛速度快,识别结果准确.     

小波阈值降噪在输电线路短路故障中的应用

输电线路的破坏多半是由短路故障引起的,通过分析短路故障,采用小波分层阈值对故障后的短路电流进行降噪.笔者依据实际电力系统输电线路进行短路故障实例仿真,仿真结果表明小波分层阈值不但能有效对故障后的短路电流进行降噪,而且其降噪后的均方误差比小波全局阈值降低了45.9%,从而为下一步故障测距提供有利依据.     

基于改进学习矢量量化神经网络输电线路故障识别技术

针对输电线路距离长、覆盖范围广,易受到自然环境和人为因素的影响,对输电线路故障分类和识别非常困难.在输电线路故障分类中将经验小波变换与改进的学习矢量量化神经网络相结合,使用经验小波变换提取输电线路的故障特征,并使用改进的学习矢量量化神经网络识别故障特征.通过对不同故障类型、故障位置、过渡电阻和初始故障角度进行仿真,验证该模型的准确性和有效性.仿真结果表明,该方法在故障分类中具有一定的优势,不受上述因素的影响,具有良好的鲁棒性和故障分类性能.该研究为中国输电线故障识别技术的发展提供一定的参考.     

指数B-样条函数与Gabor函数

为了利用指数B-样条函数的平移不变性,文章分析了一些有关它们的性质,并且给出了低阶指数B-样条函数的显示表达式,它对于调整参数很有用。从而,通过选择一组特殊的参数,便可以获得具有良好的时频局部化的Gabor类函数。最后,给出了多分辨率和小波分析的关系。     

有限长梁的B-样条小波解

通常的Daubechies小波没有具体的表达式,且其导数的求解非常复杂,为克服此缺点,给出了B-样条小波函数及其基本性质,并用B-样条小波求解有限长梁问题,有限长梁的边界条件采用固支端、简支端、自由端及其之间的相互组合,并进行了相应的求解。由结果对比可以看出,其解具有良好的精确性和收敛性。此求解方法适用所有的微分方程。     

均匀结点情形下的两类二阶三角B-样条曲线

给出两类均匀结点情形下二阶三角B-样条基函数的定义,分析它们的构造过程,性质,并分别用其生成二阶三角B-样条函数和二阶三角B-样条曲线.其中第一类曲线是三点分段的,即由前后相继3个控制点决定一段曲线,与二阶B-样条曲线类似,第二类曲线是四点分段的,即由前后相继4个控制点决定一段曲线,与三阶B-样条曲线类似.讨论这两类曲线的性质及它们之间的关系.针对第一类曲线,还给出了重结点情形下基函数的定义并分析了这种情形下曲线的情况.将第一类二阶三角B-样条曲线与一阶三角B-样条曲线进行了对比,得出相同结点向量下,二阶三角B-样条曲线更加接近控制多边形的结论.     

一类广义小波消失矩的研究

用消失矩的标准定义来考察由特殊方法构造出来的一类广义小波的消失矩性质,给出了这类广义小波消失矩判别的一般理论和方法,进一步利用所给的判别理论和方法来判断由B-样条函数构造出来的广义小波的消失矩.     

有限长梁的B-样条小波解

通常的Daubechies小波没有具体的表达式，且其导数的求解非常复杂，为克服此缺点，给出了B-样条小波函数及其基本性质，并用B-样条小波求解有限长梁问题，有限长梁的边界条件采用固支端、简支端、自由端及其之间的相互组合，并进行了相应的求解。由结果对比可以看出，其解具有良好的精确性和收敛性。此求解方法适用所有的微分方程。     

基于小波神经网络的输电线路故障检测

在分析了小波函数时频特性和人工神经网络学习能力和算法鲁棒性的基础上，提出了一个利用小波神经网络检测电力系统输电线路故障的方法。理论分析和基于EMTP仿真测试结果表明，该小波神经网络故障检测模型和算法是有效的，与传统的人工神经网络相比，具有收敛速度快，鲁棒性强的特点。     

多频带分析的配电网单相接地故障选线

针对多年来一直未得到根本解决的配电网单相接地故障选线问题, 在分析故障选线现状和基于小波包选线方法的基础上,提出了多频带分析的选线方法.根据各线路暂态零序电流信号小波包分解的能量分布情况,提出对各线路选择能量集中的特征频带或组合特征频带;并根据故障线路和非故障线路暂态零序电流大小关系原理,比较各条线路特征频带或组合特征频带的暂态零序电流的能量以确定故障线路.现场数据和大量的Matlab仿真试验结果表明:该选线方法可以准确、可靠地实现配电网单相故障的选线.     

基于多分辨率B样条小波网络的船体曲面光顺和重建

为用于船体型线设计中船体曲面重建和光顺,基于多分辨率小波网络原理,引入三次B样条函数作为小波基函数,三次B样条基函数作为尺度函数,利用小波网络的权值和激励函数的线性组合,构造了新的二维多分辨率B样条小波网络(multi-resolution B-splinewavelet net work,MRBWN).将曲面分解为相互正交的u、v方向函数,用该网络来拟合自由曲面;并利用梯度下降法对网络进行训练.最后对船体曲面进行了光顺,实例证明了该方法的有效性和正确性.     

一种基于压缩感知和小波信息熵的滚动轴承特征提取方法

为降低滚动轴承在线监测和故障诊断过程中振动信号采集、传输、存储和处理负担,基于压缩感知理论和小波包分析技术,提出一种基于压缩感知和小波信息熵的滚动轴承特征提取方法,用于滚动轴承故障诊断。应用部分哈达玛矩阵采集振动信号实现压缩,通过小波包分解提取滚动轴承状态特征,计算其小波信息熵作为故障诊断特征。在标准数据集上进行振动信号特征提取,并采用四种分类方法完成故障诊断实验,结果表明本文特征提取方法能够在较高的数据压缩率条件下,保持较高的故障诊断精度,适用于滚动轴承在线监测和故障诊断。     

铁路自闭贯通线架空线-电缆混合线路行波测距

为解决铁路自闭贯通线架空线-电缆混合线路波速度不一致难以精确测距的问题,在分析混合线路连接点处行波传播特点的基础上,提出了基于时间差搜索的双端行波测距方法.利用连接点处行波到达线路两端时间差的不同来确定故障发生在线路中的区段和相应的波速度,再进行精确测距.基于PSCAD/EMTDC对自闭贯通线混合线路建模,并利用小波变换及模极大值检测理论提取行波波头进行分析.仿真结果表明,该方法对于架空线-电缆的混合线路是可行的.     

基于六序分量法的同杆双回线精确故障测距

在对同杆双回线的故障特性进行分析的基础上，提出采用六序分量法进行故障测距．该方法巧妙地解决了两回线间的互感问题，在六序故障分量网络中，线路两侧的序电流故障分量的有效值之比仍然只是线路阻抗、两端系统阻抗和故障距离的函数，由此得出的测距方程简洁明了，易于求解，且不受故障类型和过渡电阻的限制，也不需要两端数据同步．对同杆双回线的各种故障类型进行仿真的结果表明，所提出的方法能够高精度地测定同杆双回线故障距离．对于超长线路，线路的分布电容对故障测距有较大的影响，在测距方程中，将分布电容以集中参数的形式分配到故障点到输电线路的两侧，从而具有很高的测距精度．     

基于小波包分解的剩余电流接地故障选线方法

为解决电网发生单相接地故障后,无法对故障线路精确辨识的问题,提出了一种基于小波包分解的剩余电流接地故障智能感知方法.依据小波分析法和智能感知原理,针对接地故障产生的剩余电流进行故障信息采集,将收集到的剩余电流信息进行分析对比,以感知接地故障并进行故障识别;通过研究交流电源剩余电流在线式监测和基于小波变换方法的弧光接地故...     

考虑输电线路阻抗频率特性的高精度行波定位方法

从理论上推导出了考虑集肤效应的三相输电线路的正序阻抗和零序阻抗随频率变化的公式,分析了输电线路的阻抗频率特性及输电线路阻抗的依频特性对行波定位和保护的影响,并提出了应用小波包分析对行波信号进行分解,分频段进行行波速度的计算并记录行波波头到达的时间来进行故障定位的方法.通过ATP仿真分析表明,该故障定位方法能有效消除行波色散特性的影响,提高故障定位的精度.